仪器仪表学报

作者：魏 倩，何冰冰，张榆锋，李支尧，王致诚

单位：魏 倩,1. 云南大学信息学院,,何冰冰,1. 云南大学信息学院,,张榆锋,1. 云南大学信息学院,,李支尧,2. 昆明医科大学第三附属医院,,王致诚,1. 云南大学信息学院,

关键词：图像聚类;伽马混合模型;颈动脉;管壁搏动位移;干扰抑制

基金：云南省高校高原医学电子信息智能检测处理重点实验室（CY21624108）、云南省基础研究专项重点项目（202101AS070031）资助

提出了基于伽马混合模型B超图像聚类(UICG)的配准方法以抑制血管壁搏动位移估计的干扰。使用伽马混合模型对颈动脉B超图像聚类,以远距组织的归一化互信息为相似性测度提取干扰曲线,基于干扰曲线对聚类图像序列进行空间逆变换以消除外界干扰,最后采用散斑追踪法在配准后的聚类图像序列中估计管壁搏动位移。仿真实验表明,相比主轴质心与互信息相结合(PCMI)的传统配准算法,X、Y和旋转方向上的UICG干扰归一化均方根误差(NRMSE)分别减小了36%、38%和32%,管壁搏动位移估计的NRMSE均值减小了37%。对健康受试者颈动脉的实测试验进一步证明了UICG法的有效性。综上,UICG法能有效抑制干扰,提高管壁搏动位移的估计精度。

来源：2022年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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